基于双线性ADRC的翼伞系统三维航迹跟踪控制

目前翼伞系统的航迹跟踪主要针对二维路径,对于三维航迹跟踪的研究不多。针对翼伞系统6-DOF模型,采用具有天然解耦属性的自抗扰控制策略,设计一种基于双线性ADRC(B-ADRC)的三维轨迹跟踪控制方法。在水平面与纵向设计制导率与控制器,实现姿态与轨迹位置的跟踪,并对轨迹跟踪误差进行实时修正。跟踪过程中,将理想轨迹离散化获得一系列参考点,通过点切换的方式实现了复杂轨迹的跟踪。实验结果表明：所设计的双线性ADRC控制器能够实现对三维航迹的跟踪,具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。     

水下清洗机器人路径跟踪反演控制方法研究

针对海上鱼场网衣清洗问题,文中提出了一种水下清洗机器人的反演跟踪控制方法。首先对机器人的运动进行分析,建立了运动学、动力学模型。为了保证机器人在扰动环境下具有良好路径跟踪能力以实现对网箱的有序清洗,将控制系统分为三个子系统,分别定义了位置误差、速度误差、扰动估计误差及各自的李雅普诺夫函数,对每个子系统设计中间虚拟控制量,并导出最终控制律,完成了反演控制器的设计。在MATLAB Simulink环境下建立水下机器人仿真模型,并实现了机器人对规划清洗路径的跟踪控制仿真。仿真结果表明,通过该方法设计的控制器在水下干扰环境下具有良好的鲁棒性,机器人能够较好地跟踪规划清洗路径。     

时变漂角下USV直线路径跟踪控制器设计与验证

为了解决"蓝信"号无人水面艇在真实海洋环境中的直线路径跟踪的精确控制问题,在考虑到实际航行中存在时变漂角的情况下,设计并验证了一种基于LOS制导算法的无人水面艇直线路径跟踪控制方法。以"蓝信"号无人水面艇的操纵运动模型及辨识的参数为基础,将LOS制导算法与模糊自适应PID航向跟踪控制相结合,设计了一种考虑时变漂角的无人水面艇直线路径跟踪控制器,仿真结果验证了该方法的可行性。最后,通过蓝信号无人水面艇在大连海事大学凌水校区外部海域的实船实验,验证了该方法应用在实际工程中的正确性和有效性,降低了真实海洋环境下实际航迹跟踪过程中时变漂角对航迹跟踪控制精度的影响。     

移动机器人路径跟踪控制方法研究

基于两轮差动驱动的移动机器人,设计了一种路径跟踪控制系统。系统采用临时路径生成方法,通过规划移动机器人跟踪上期望路径前的轨迹,消除初始位置误差和方向误差,解决了移动机器人直接跟踪期望路径时控制量可能过载的问题,使机器人光滑趋近到期望路径。控制器的设计采用模糊控制器。试验验证了系统的有效性。     

欠驱动非线性控制方法综述

欠驱动系统非线性控制是目前自动控制领域研究的一个新热点。该文针对欠驱动水面船舶这一典型欠驱动机械系统,综述了当今国内外关于欠驱动镇定及航迹跟踪控制器设计的新方法,并提出了欠驱动控制的研究方向。     

全自动泊车系统路径规划与非时间系滑模跟踪

为了提高全自动泊车系统的路径规划质量和跟踪精度,提出了微分平坦路径规划方法和非时间参考滑模的跟踪控制方法。分析了微分平坦系统原理,确定了车辆运动学模型的平坦输出,基于平坦输出量规划了泊车路径。分析了随时间单调递增的非时间参考量,建立了在非时间参考系下的路径跟踪误差模型;在非时间参考系下设计了滑模面和控制律,并证明了Lyapunov意义下的稳定性。经仿真验证可以看出,基于微分平坦原理可以规划出一条最优的泊车路径;同时使用PID控制器和非时间参考滑模控制器对泊车路径进行跟踪,PID控制器的最大纵向误差是滑模控制器的3.57倍,最大方位角误差是滑模控制器的1.67倍,证明了非时间滑模控制器对泊车路径具有更高的跟踪精度。     

采用状态扩展MPC与转角补偿的无人车路径跟踪控制

采用传统模型预测控制（MPC）的无人车难以同时保证路径跟踪精度和实时性,针对此问题,本文设计了一种采用状态扩展MPC与转角补偿的路径跟踪控制器。建立了车辆三自由度动力学模型,设计了基于状态扩展的双反馈MPC控制器,并根据车速调整控制器参数;建立了车辆-道路跟踪模型,根据车辆横向和航向偏差设计了转角补偿模糊控制器;利用MATLAB/Simulink和Carsim软件对所设计的路径跟踪控制器进行联合仿真分析。结果表明：相比采用传统MPC控制器的车辆,在中、低车速下,状态扩展MPC控制器的控制增量求解时间平均值降低14%以上,路径跟踪控制器跟踪道路的横向和航向偏差最大值分别降低23%和17%以上,具有较好的路径跟踪性能。     

基于模糊逻辑的机器人非标定视觉路径规划

本文提出了一种基于模糊控制的对含不确定性的移动机器人的非标定视觉伺服路径规划控制方法。本方案将摄像机固定于移动机器人工作区域内,运用摄像机针孔模型设计了一种新的非标定机器人视觉伺服路径跟踪系统,在此系统下运用模糊控制理论设计了模糊控制器,在视觉伺服系统参数未标定的前提下完成了对含不确定性参数的移动机器人视觉伺服路径规划。仿真实验证实控制效果良好。     

基于多模态控制的智能车辆路径跟踪

为了使智能车辆的路径跟踪精度更加准确,设计了一种基于MPC控制和LQR控制相结合的多模态控制器,通过对跟踪路径曲率的判断,控制器选择相对应的控制模式,并解析车辆当前状态量和跟踪路径上相对应参考点状态量的偏差,输出控制集,最终完成路径跟踪。MATLAB仿真结果表明,这种多模态控制算法能精确快速的跟踪上参考路径,并保持良好的稳定性。     

基于模糊PID的欠驱动水下机器人路径跟踪方法研究

针对不同环境和任务下欠驱动水下机器人的路径跟踪问题进行相关研究,在分析水下机器人控制模型的基础上,基于视线法提出了一种欠驱动水下机器人路径跟踪控制方法。基于模糊控制算法,设计了一种模糊PID控制器,并将其应用于欠驱动水下机器人的艏向跟踪控制。采用PC104设计了水下机器人的控制系统,并给出了硬件结构框图。最后,对水下机器人路径追踪效果进行了仿真和试验,结果表明基于模糊PID控制器的欠驱动水下机器人路径跟踪控制方法可保证机器人沿规划路径航行,而且该控制系统具有较强的鲁棒性。     

基于MIMO滑模的气动伺服系统控制

针对非线性气动伺服系统的轨迹跟踪和柔顺控制问题,采用MIMO滑模控制器实现气动系统多输出的跟踪控制。对气动伺服系统基于流量控制策略的动力学进行建模,将其状态方程转换为严格反馈系统形式;设计用于轨迹跟踪和内腔压力跟踪的双滑模面,基于传统的滑模控制率构造用于气动系统的双控制输入,实现气动系统控制器的设计。基于Simulink搭建控制仿真平台,仿真结果验证了控制器对系统多输出的有效跟踪控制。     

基于模型预测理论的车辆纵向跟踪控制研究

为了实现智能车辆的自动纵向跟踪控制,提高车辆的安全性,针对分布式电动汽车,建立整车动力学模型;设计分层式纵向跟踪控制器,采用模型预测控制理论设计上层控制器,求解出期望加速度,并解决了无可行解的问题;下层控制器采用PID控制以实现期望加速度的跟踪。最后基于matlab/Simulink和carsim搭建联合仿真平台,验证控制器的有效性。     

机载全数字跟踪平台的设计

根据机载电视跟踪系统的具体情况,提出了基于PC/104嵌入式计算机构成的具有速度环和位置环的数字伺服跟踪系统,它由陀螺的负反馈完成对速度环的稳速,由编码器完成位置环的控制,并采用了一种非标准的PID控制器实现对目标的跟踪控制.实际应用表明,该控制器具有对低阶、高阶、延迟时间等能够产生自适应响应.     

机载全数字跟踪平台的设计

根据机载电视跟踪系统的具体情况,提出了基于PC/104嵌入式计算机构成的具有速度环和位置环的数字伺服跟踪系统,它由陀螺的负反馈完成对速度环的稳速,由编码器完成位置环的控制,并采用了一种非标准的PID控制器实现对目标的跟踪控制.实际应用表明,该控制器具有对低阶、高阶、延迟时间等能够产生自适应响应.     

分布式电驱动汽车稳定性控制策略设计与试验

研究分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制问题。基于模型跟踪控制的思想,采用分层控制结构设计控制器。控制器包含参考模型、运动跟踪控制器、控制分配器、参数估计模块。采用带质心侧偏角约束的2自由度车辆模型作为参考模型,设计非线性滑模变结构运动跟踪控制器;针对过驱动系统引入控制分配理论,采用二次规划法设计控制分配器,利用有效集方法进行求解;设计相关动力学参量的估计模块。利用实车平台对稳定性策略进行实车验证,双移线试验与蛇形绕桩试验结果表明：滑模变结构控制器具有较好的收敛性,控制分配模块可以实现四轮纵向力的优化分配,车辆横摆角速度能够较好地跟踪参考横摆角速度。相比无控制车辆,提高平均通过车速,提高平均峰值横摆角速度响应,增加车辆在极限工况下的稳定性。     

分布式驱动智能汽车轨迹跟踪的协同控制

针对车辆在轨迹跟踪过程中，尤其是高速转向等极限工况下，易出现车辆跟踪精度差和失稳的问题，以分布式驱动智能汽车为研究对象，提出一种考虑横向稳定性的轨迹跟踪协同控制策略。首先，建立车辆纵向、横向以及横摆运动的三自由度动力学模型，设计了基于模型预测控制的主动转向控制器，通过优化求解得到跟踪期望轨迹的最佳前轮转角。然后，采用滑模控制设计横摆力矩控制器，将横摆角速度和质心侧偏角作为联合变量，利用积分二自由度控制模型，计算车辆稳定的等效附加横摆力矩。最后，采用二次规划算法设计最优力矩分配控制器，以满足总的驱动力矩和附加横摆力矩的控制需求。仿真试验结果表明，控制系统在极限高速工况下，能够使车辆精确、稳定的跟踪期望轨迹。     

智能汽车避障路径规划与跟踪控制研究

为了提高智能汽车行驶安全性,提出了基于人工水滴算法的避障路径规划和自适应路径跟踪控制方法.在路径规划方面,模拟水往低处流过程,提出了基于人工水滴算法的路径规划方法,经验证,人工水滴算法在动静态环境下都能够规划出避障路径.在路径跟踪方面,设计了转向控制与速度自适应控制的综合控制器;基于车辆线性二自由度模型,提出了模型预测转向控制;结合预瞄模型和二次规划方法,提出了速度随行驶路况自适应控制方法.经绕桩实验验证,本文提出的综合控制方法最大横向跟踪误差为0.1m,文献[11]提出的控制方法最大横向误差为0.6m,是本文方法的6倍,说明了综合控制器在路径跟踪控制中的精确性,且综合控制器的横摆角速度、侧向加速度均在约束范围内,满足国家标准对车辆的安全性要求.     

汽车自动变速器换挡的控制

为进一步提升用户对汽车的驾乘体验感，解决汽车自动变速器换挡过程时的延时性和顿挫感，在对汽车自动变速器结构研究和对换挡控制分析的基础上，设计了基于SIMTH控制器的目标跟踪控制分系统和抑制扰动控制分系统，并完成了相应控制器的设计。对所设计控制器对自动变速器在不同工况下的换挡控制效果进行验证，取得理想结果。     

基于四旋翼无人机的二阶PD积分滑模控制算法研究

为提高6自由度四旋翼无人机系统飞行稳定的收敛速度问题,提出双闭环二阶PD积分滑模控制器的设计方法。该控制器的外环采用二阶PD控制算法使无人机在控制精度上有显著的提高;以系统姿态角动态变化为内环,通过引入饱和函数的积分滑模控制,有效抑制滑模控制算法本身的抖振效应,实现期望轨迹的可靠跟踪,同时利用李雅普诺夫函数证明该系统能够快速收敛达到稳定。仿真结果表明,当无人机受到外界扰动后可以快速准确跟踪螺旋上升的航迹,验证了所提算法的有效性和鲁棒性。     

交流伺服系统的改进内模控制

针对交流伺服系统,基于改进内模控制提出二自由度控制方法。根据积分加一阶环节特点,采用合成法设计设定值跟踪控制器,根据内模控制原是设计抗扰动控制器,设定值跟踪控制器和扰动抑制控制器可通过单个性能参数独立调节和优化,避免了控制器调节的随机性和复杂性。保证系统具有较好的设定值跟踪性能和抗扰动性能的同时,很大程度提高了系统的鲁棒性。仿真研究和实验结果验证了控制方案的有效性。